在使用StratifiedShuffleSplit進行交叉驗證時，出現上述錯誤。
具體問題發現與解決過程如下：
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
sss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.3,train_size=0.7, random_state=42)
for train_index, test_index in sss.split(features, labels):
X_train, X_test = features[train_index], features[test_index]#訓練集對應的值
y_train, y_test = labels[train_index], labels[test_index]#類別集對應的值 y_train, y_test = labels[train_index], labels[test_index] #類別集對應的值爲查找問題，在該行前打印labels[train_index] 出現如題錯誤 TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index，可見編碼錯誤歸結爲數組下標問題。
改爲np.array(labels)[train_index]打印成功
原因可能是新版的numpy需要這樣去使用shuffle，我的train_y是列表，列表元素是array,但是這樣無法使用直接獲取index.
最終修改後可正確運行
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSpli sss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.3,train_size=0.7, random_state=42)for train_index, test_index in sss.split(features, labels): print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)#獲得索引值 X_train, X_test = features[train_index], features[test_index] #訓練集對應的值 print("labels[train_index]", np.array(labels)[test_index]) y_train, y_test = np.array(labels)[train_index], np.array(labels)[test_index] #類別集對應的值
總結：開始出現編碼錯誤時，我一直在糾結編碼錯誤問題，想着同一個數組 ，之前也讀取過 並未出現解碼問題，生成建模集和驗證集也不應該出現問題。浪費了很多時間。
出現問題時不要一味看表面問題苦惱，逐段、逐行排查尋找根源問題，錯誤就迎刃而解了！